Geri Dön

Kupes balığının uzunluk ve ağırlığının bilgisayarlı görme yöntemiyle belirlenmesi

Calculating boops-boops's length and weight using computer vision technique

  1. Tez No: 424062
  2. Yazar: SEVCAN TURAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKYILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Su Ürünleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aquatic Products
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Balıkçılık sektöründe işlem hacminin artması, balıkçılığın ciddi gelir kaynağı olması ve bazı türlerin yok olma tehlikesiyle yüz yüze olması nedeniyle balıkların sınıflandırılması ve ağırlıklarına göre ayrılması önem kazanmıştır. Bu sebeplerden dolayı, ağırlık hesabının hızlı ve hassas yapılması gereği ortaya çıkmış ve bu duruma çare olarak görüntü işleme teknikleri denenmeye başlanmıştır. Bu çalışmada çözüm önerisi olarak, resimden balığın boy ve bazı metrik bilgilerini elde ederek ağırlığına ulaşma yöntemi açıklanmaktadır. Yöntemde iki kamera ve iki tavan aydınlatma LED ışığıyla kapalı bir kutu yapılmıştır. Bu görüntüleme kutusu kullanılarak balığın iki yönden görüntüsü elde edilip, metrikler hesaplanmaktadır. Elde edilen hacme yakın bu metrik değerleri üzerinden makine öğrenmesi ile metrik-ağırlık fonksiyonu bulunmuştur. Bu fonksiyon kullanılarak balığın ağırlığına ulaşılmaktadır. Sistemin oluşturulması aşamasında kupes balığı örnek balık olarak kullanılmıştır. Sistem kullanılarak balığın ağırlığına ortalama %1,956 hata payıyla ulaşılmaktadır.

Özet (Çeviri)

According to growth of trading volume of fishery sector, since the source of income from fishery and die out of some families, classifying fish and determining weight of fish become more important. Thus, calculation of weight must be done more quickly and accurately. In order to solve this problem, image processing techniques has been tried to be used. In this work as a solution method, fish length and some metrics will be gotten from image to calculate the weight. In this study, two webcams and two LED lights were used to build up an imaging box. Using this box, fish images were captured from two sides and then the metric has been calculated. From these metrics, metric-weight function was obtained by machine learning. Using this function, weight of the fish has been calculated. Boops-boops is used as a sample fish in the experiments. This solution gives results with 1.956% error margin in average.

Benzer Tezler

  1. Kupes (Boops boops Linnaeus, 1758) balığının besinsel özellikleri

    The nutritional characteristics of bogue (Boops boops Linnaeus, 1758)

    HASAN CEVHER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Su ÜrünleriIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Su Ürünleri Avlama ve İşleme Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENGÜL BİLGİN

  2. Galsama ağlarında donam faktörünün av verimi ve seçiciliğe etkisi

    Effect of hanging ratio to catch efficiency and selectivity in gillnets

    CANALİ KUMOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Deniz BilimleriÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ALTINAĞAÇ

  3. Kahramanmaraş'ta tüketilen balıklarda ağır metal düzeylerinin belirlenmesi

    Determination of heavy metal levels in fish consumed in Kahramanmaraş

    MUHAMMET RAŞİT SÜNBÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Su ÜrünleriMunzur Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLDEREN KURT KAYA

    DOÇ. DR. MEMET VAROL

  4. İzmir ili (Ege Denizi)'nde ağ kafes işletmeleri civarında yapılan balıkçılık üzerine araştırmalar

    Investigations on fisheries being made in near fish farms of İzmir province (Aegean Sea)

    OKAN ERTOSLUK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Su ÜrünleriEge Üniversitesi

    Su Ürünleri Avlama ve İşleme Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKAN AKYOL

  5. İzmir Körfezinde dağılım gösteren kupez balığının (Boops boops, l. 1758) bazı biyolojik özellikleri

    Some biological aspects of the bogue (Boops boops, l. 1758) from İzmir by

    NURULLAH ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Su ÜrünleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT CİHANGİR